基于视觉感知的彩色图像检索方法研究

摘要

随着多媒体技术的快速发展与互联网技术的日益普及，我们拥有越来越多的数字图像数据，图像数据的种类和数量也在与日俱增，无论是军用还是民用设备，每天都会产生相当数量的数字图像，这些数字图像包含了大量有用信息。为了能够从浩瀚的图像数据库中快速、准确地找到用户所需内容，基于内容的图像检索(CBIR)技术得到了广泛关注，并已成为国际学术界研究的一个热点。本文对基于视觉感知的彩色图像检索方法进行了研究。主要内容包括：
　　 (1)为了进一步提高基于颜色直方图的图像检索系统工作效率，以人眼视觉感知特性为基础，结合局部图像相关性，提出了一种基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索新方法。该方法首先对图像进行分块处理，并计算出图像子块的颜色直方图；然后结合反映局部区域变化的像素点颜色复杂度，计算出图像子块的视觉权值；最后利用视觉权值对子块颜色直方图进行加权处理，并根据加权颜色直方图进行图像检索。该算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像，并且具有较好的查准率和查全率。
　　 (2)以多尺度空间理论为基础，结合局部图像相关特性，提出一种基于感兴趣区颜色直方图的彩色图像检索算法。该算法首先利用多尺度Harris检测算子从原始彩色图像中提取稳定的感兴趣点；然后根据特征尺度自适应确定视觉重要的感兴趣区；最后构造感兴趣区颜色直方图并进行图像检索。该算法具有较好的查准率和查全率。特别地，该算法对光照、锐化、模糊等噪声攻击均具有较好的鲁棒性。

目录

文摘

英文文摘

声明

1绪论

1.1研究背景和意义

1.2国内外研究和发展现状

1.3本文的研究内容及章节安排

2基础理论

2.1像素点颜色复杂度与视觉权值的计算

2.2彩色图像的感兴趣点提取

2.2.1多尺度Harris算子

2.2.2特征尺度与感兴趣点提取

3基于视觉权值的分块颜色直方图图像检索算法

3.1彩色图像的预处理

3.2图像子块颜色直方图的提取

3.3图像子块视觉权值的提取

3.4图像的相似性计算

3.5仿真实验与结论

3.5.1基于视觉权值的分块颜色直方图性能测试

3.5.2检索性能测试

4基于感兴趣区的彩色图像检索算法

4.1视觉重要的感兴趣区构造

4.2感兴趣区的颜色直方图构造

4.3仿真实验与结论

第五章总结与展望

5.1已完成工作与创新点

5.2展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的论文及科研